yolov8训练自己的数据集 +widnows
时间: 2025-03-04 22:55:12 浏览: 29
### 使用YOLOv8在Windows环境下训练自定义数据集
#### 安装依赖库
为了能够在 Windows 环境下顺利运行 YOLOv8 的训练过程,需要先安装必要的 Python 库。建议创建一个新的虚拟环境并激活它之后再执行如下命令:
```bash
pip install ultralytics
```
这一步骤会自动下载并安装 `ultralytics` 及其所有必需的依赖项[^1]。
#### 配置项目结构
确保工作目录中有适当的数据集文件夹布局。对于大多数情况来说,应该有如下的基本结构:
- 数据集根目录 (`dataset_root`)
- images/
- train/
- val/
- labels/
- train/
- val/
其中,“images” 文件夹用于存储图像样本;而 “labels” 则保存对应的标签信息。每个子文件夹分别对应不同的用途——比如训练集(`train`) 和验证集(`val`)。
#### 创建配置文件
此次版本将所有的配置参数都解耦到了名为 `default.yaml` 的配置文件中。因此,在开始之前还需要准备一个适合自己的 YAML 格式的配置文档来描述所使用的模型架构以及超参设置等细节。此文件通常位于项目的 config 或者 models 目录内。
#### 编写数据集YAML文件
针对特定的任务需求编写相应的 `.yaml` 文件用来指明数据路径和其他选项。例如,如果要处理的是猫科动物识别问题,则可以建立这样一个简单的 `cat.yaml` 文件作为输入给定:
```yaml
path: ./data/cats/ # 数据集所在位置
train: images/train/
val: images/val/
nc: 1 # 类别数量 (这里假设只有猫咪一种类别)
names: ['cat'] # 各类别的名称列表
```
上述代码片段展示了如何指定图片所在的相对路径、设定分类数目及其标签名等内容[^2]。
#### 开始训练
准备好一切后就可以启动实际的训练流程了。通过命令行工具进入包含 yolov8n.yaml 和 cat.yaml 的文件夹,并键入下面这条指令即可开启基于预设条件的学习进程:
```bash
yolo task=detect mode=train model=yolov8n.yaml data=cat.yaml epochs=100 imgsz=640 resume=True
```
该语句中的各个部分含义分别为:选择目标检测任务(task),采用训练模式(mode),加载小型版网络(model), 指向先前编辑好的数据说明(data),迭代次数(epochs),单张照片尺寸(imgsz)还有是否继续上次未完成的工作(resume)。
#### 断点续训功能
当遇到意外中断或其他原因导致中途停止时,可以通过调整上面提到的最后一项参数resume为True的方式轻松恢复之前的进度而不必重新计算整个周期内的权重更新操作。
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